# data[].attributes.headline
¿Qué es el muestreo aleatorio por conglomerados?

# data[].attributes.subject
¿Qué es el muestreo aleatorio por conglomerados?

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Método de selección de muestras en el que la población se divide en grupos más pequeños llamados conglomerados, y luego se seleccionan aleatoriamente algunos de estos conglomerados para formar la muestra. Cada conglomerado seleccionado se estudia por completo, y se pueden recopilar datos de todos los elementos dentro de cada conglomerado seleccionado.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Es el método de muestreo básico utilizado en métodos estadísticos y cálculos, permite recopilar una muestra aleatoria simple, a cada unidad de la población objetivo se le asigna un número, luego se genera un conjunto de números asignados aleatoriamente y las unidades que tienen esos números son incluidas en la muestra para así determinar el estudio de la muestra.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
- Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
- Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

# data[].attributes.attachment_link.title
Muestreo Aleatorio Simple | ¿Cómo hacer un Muestreo Aleatorio Simple?

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
- Sencillo y de fácil interpretación - Es muy recomendado para poblaciones muy reducidas - Se pueden sacar cálculos rápidos y muy precisos - Se encuentran programas o aplicativos en la Web que permitirán el análisis de datos precisos - Es sencillo debido a esto permite su fácil comprensión 

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
- Para su funcionamiento es requerido mayor tamaño de muestras - En mayor cantidad de población tiende a presentar mayor error y menos fiabilidad. 

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Muguira, A. (2016, septiembre 19). Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

# data[].attributes.attachment_link.title
Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo?

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce qué es un muestreo aleatorio simple y como puedes ahorrar tiempo y recursos en tu próxima investigación al hacer uso de este muestreo.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Ortega, C. (2018, abril 27). ¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-aleatorio-simple/ 

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Trabajar con un gran tamaño de muestra no es una tarea fácil, y a veces, puede llegar a ser un desafío encontrar un marco que sea realista y que cumpla con nuestras necesidades. Hoy vamos a conocer cómo realizar un muestreo aleatorio simple para que puedas decidir si este método te es de utilidad en tu próxima investigación.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.

Cabe mencionar que es diferente al muestreo sistemático . Una muestra aleatoria simple es una técnica de muestreo justa.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de método de muestreo muy básico y puede ser fácilmente un componente de un método de muestreo más complejo. El principal atributo de este método de muestreo es que cada muestra tiene la misma posibilidad de ser elegida.

El tamaño de la muestra en este método de muestreo idealmente debe ser de más de unos cientos de individuos para que se pueda aplicar de manera apropiada. A veces se argumenta que este método es teóricamente simple de entender pero difícil de implementar en la práctica.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio simple? ¡Sigue estos pasos!

1.- Prepara una lista de todos los miembros de la población, posterior a esto marca a cada miembro con un número específico.

2.- De esta población, las muestras aleatorias se eligen de dos maneras: tablas de números aleatorios y con un softwares de generador de números aleatorios. Se recomienda (y comúnmente es lo que prefieren los investigadores) un software generador de números aleatorios, ya que los números de muestra se generan sin interferencia humana.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio sin sesgo? Hay dos enfoques o métodos que se encargan de minimizar este punto:

El método de la lotería es uno de los métodos más antiguos y es definitivamente un ejemplo claro del mecanismo del muestreo aleatorio simple. En este método, cada miembro de la población debe estar numerado de manera sistemática y posterior a esto se escribe cada número en una hoja de papel por separado. Esos pedazos de papel se mezclan y se ponen en una caja y de esta de forma los números se extraen de manera aleatoria.

Uso de números aleatorios

El método de uso de números aleatorios es un método alternativo que también implica la numeración de la población. En este método, se utiliza una tabla similar a la de la siguiente imagen para aplicar la técnica:

Fórmula de muestreo aleatorio simple

Ejemplo; considera que tienes un hospital que cuenta con un personal de 1000 miembros y necesitan asignar a 100 personas al turno de la noche. Todos los nombres se ponen en unos papeles y posteriormente se mezclan en una caja o cubo para ser seleccionados al azar. Todas las personas participantes tienen la misma posibilidad de ser seleccionadas, y dado que conocemos el tamaño de la población (N) y el tamaño de la muestra (n), el cálculo es el siguiente:
P=1- N-1/N.N-2/N-1....N-n/N-(n-1)
Eliminando=1-N-n/N
=n/N
=100/1000
=10%
Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una organización tiene 500 empleados. Y lo que queremos obtener es una lista de 100 de estos individuos.

Paso 1: Haz una lista de todos los empleados que trabajan para la organización (Como se mencionó anteriormente, hay 500 empleados en la organización, es por eso que la lista debe contener 500 nombres).

Paso 2: Asignar un número secuencial a cada uno de los 500 empleados (1, 2, 3 ... n). Este es tu marco de muestreo (la lista de la cual extraerán tu muestra aleatoria simple).

Paso 3: Define cuál será el tamaño de tu muestra (en este caso es 100).

Paso 4: Utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar la muestra, utilizando tu marco de muestreo (tamaño de la población) del paso dos y el tamaño de tu muestra, del paso 3. Por ejemplo, si tu tamaño de muestra es 100 y tu población es de 500, lo que debes hacer es generar 100 números entre 1 y 500.

Quizá te interese leer: Tipos de errores que afectan a los resultados de la investigación

Muestreo aleatorio simple para una investigación

Ahora que ya conoces cómo realizar un muestreo aleatorio simple, es momento de llevarlo a cabo. Hoy en día, los proyectos de investigación de mercado son mucho más grandes y, a veces, se trata de investigar un número indefinido de elementos.

Si como investigador deseas ahorrar tiempo y dinero, el muestreo aleatorio simple es uno de los mejores métodos de muestreo probabilísticos que puedes utilizar. Este método es, sin duda, el más conveniente y práctico.

El uso de un censo o una muestra depende de varios factores, como el tipo de censo, el grado de homogeneidad / heterogeneidad, los costos, el tiempo, la factibilidad de estudiar, el grado de precisión que se necesita, etc.

Ventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Este es un método de muestreo justo, y si se aplica adecuadamente, ayuda a reducir cualquier sesgo involucrado con el muestreo en comparación con cualquier otro de los métodos de muestreo.

2.- Debido a que involucra un marco de muestra grande, generalmente es fácil seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande.

3.- La persona que realiza la investigación no necesita tener conocimiento previo de los datos que se recopilaran. Uno puede simplemente hacer una pregunta para reunir la información necesaria. La realidad es que en este caso no se necesita ser un experto en el tema.

4.- Este método de muestreo es un método básico de recopilación de datos. No se requieren conocimientos técnicos.

5.- Dado que el tamaño de la población es grande en este tipo de método de muestreo, no existe ninguna restricción en el tamaño de la muestra. De una población más grande se puede obtener con facilidad una muestra más pequeña.

Los datos recolectados a través de este método de muestreo suelen ser buenos.

Te recomiendo también leer: Cómo calcular el tamaño de la muestra para una encuesta .

Desventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Es un método de muestreo que puede llegar a ser más costoso que otros, ya que requiere una lista completa de todos los encuestados potenciales.

2.- Este método de muestreo no es adecuado para estudios que involucran entrevistas cara a cara, ya que cubren grandes áreas geográficas que tienen limitaciones de costo y tiempo.

3.- Un tamaño de muestra que es demasiado grande puede llegar a ser problemático, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de selección. Una población más grande significa un marco de muestra más grande y muchas veces puede llegar a ser difícil manejar a una población.

4.- La calidad de los datos depende del investigador y su perspectiva. Si el investigador tiene experiencia, existen posibilidades de que la calidad de los datos recopilados sean de una calidad superior. Pero si el investigador no tiene experiencia, los datos recopilados pueden no estar a la altura de las necesidades.

Después de aprender cómo realizar un muestreo aleatorio simple, ¿es este el método que realmente necesitas?

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla?

# data[].attributes.attachment_link.description
Aprende cómo realizar un muestreo aleatorio simple siguiendo estos sencillos pasos. Encuentra algunos ejemplos de este tipo de muestreo.

# data[].attributes.headline
¿Qué es el muestreo aleatorio estratificado?

# data[].attributes.subject
¿Qué es el muestreo aleatorio estratificado?

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato).

# data[].attributes.headline
Fórmula de muestreo aleatorio estratificado proporcional

# data[].attributes.subject
Fórmula de muestreo aleatorio estratificado proporcional

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
nh= Tamaño de la muestra del estrato h  -  Nh= Tamaño de la población en relación con el estrato h - N=  Tamaño de toda la población - N=  Tamaño de la muestra completa

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.

# data[].attributes.headline
¿Qué es el muestreo aleatorio sistemático?

# data[].attributes.subject
¿Qué es el muestreo aleatorio sistemático?

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
 El muestreo aleatorio sistemático es una forma de seleccionar una muestra representativa de una población. Funciona así: se elige al azar un elemento inicial y luego se toman elementos subsiguientes a intervalos regulares. Por ejemplo, si necesitas una muestra de 100 personas de una población de 1000, calculas un intervalo dividiendo la población por el tamaño de la muestra. Luego eliges un número aleatorio entre 1 y ese intervalo, seleccionas el primer individuo y tomas cada décima persona después de esa en la lista poblacional hasta obtener la muestra requerida. Este método reduce el sesgo en la selección de la muestra, lo que permite obtener una representación más precisa de la población en estudio.

# data[].attributes.headline
Etapa 1 del muestreo aleatorio sistematico

# data[].attributes.subject
Etapa 1 del muestreo aleatorio sistematico

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
el muestreo aleatorio simple es cuando seleccionas una muestra de manera completamente aleatoria, donde cada individuo de la población tiene la misma posibilidad de ser elegido. Por ejemplo, si tienes una población de 1000 personas y quieres una muestra de 100, cada una de esas 1000 personas tiene la misma probabilidad de ser parte de la muestra. Puedes hacerlo mediante métodos aleatorios como sortear nombres de una urna o usar tablas de números aleatorios. Este enfoque asegura que no haya ningún favoritismo en la selección, lo que ayuda a garantizar que la muestra represente bien a toda la población.

# data[].attributes.headline
Etapa 2 Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo

# data[].attributes.subject
Etapa 2 Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
el marco muestral es básicamente una lista detallada de todos los elementos individuales que componen una población. Piensa en ello como un catálogo que contiene información de contacto o nombres de cada persona en una ciudad, por ejemplo. Este catálogo es crucial si deseas estudiar la opinión de los habitantes sobre algún tema en particular, ya que te permite seleccionar una muestra representativa de esa población. Sin un marco muestral preciso, sería complicado o incluso imposible elegir una muestra adecuada. En resumen, el marco muestral es esencial para cualquier tipo de muestreo, ya que proporciona la base sobre la cual se selecciona la muestra  representativa.

# data[].attributes.attachment_link.title
🔍👉 MARCO MUESTRAL / ¿QUÉ ES EL MARCO MUESTRAL? / Marco Muestral EJEMLPLOS  👍

# data[].attributes.headline
Etapa 3 Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente

# data[].attributes.subject
Etapa 3 Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
En el muestreo sistemático se elige un número inicial aleatorio y luego se seleccionan sujetos a intervalos fijos para formar la muestra. Por ejemplo, si tienes 1000 personas y quieres una muestra de 100, podrías seleccionar cada décima persona después de elegir un número aleatorio entre 1 y 10. Este método es ordenado y útil cuando se tiene un marco muestral organizado y se busca evitar el sesgo en la selección.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
A continuación en el siguiente video, veremos un ejemplo donde nos explicarán y darán un ejemplo de lo que es el muestreo sistematico

# data[].attributes.headline
Ventajas del muestreo aleatorio sistematico

# data[].attributes.subject
Ventajas del muestreo aleatorio sistematico

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
El muestreo aleatorio sistemático destaca por su eficiencia en tiempo y recursos al establecer un intervalo de muestreo que permite una selección ágil y sistemática, sin la necesidad de revisar cada elemento individualmente. También minimiza el riesgo de sesgo de selección al seleccionar elementos a intervalos regulares, evitando el sesgo potencial que surge al agrupar elementos en conglomerados que podrían no representar adecuadamente toda la población. Además, su implementación es relativamente sencilla, ya que solo requiere determinar el intervalo de muestreo basado en el tamaño de la población y el tamaño de la muestra, siendo más simple en comparación con otros métodos como el muestreo aleatorio estratificado, que implica dividir la población en estratos.

# data[].attributes.headline
Desventajas del muestreo aleatorio sistematico

# data[].attributes.subject
Desventajas del muestreo aleatorio sistematico

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
El muestreo sistemático, al seleccionar muestras a intervalos regulares, puede introducir sesgos si hay patrones o ciclos en la población que coincidan con el intervalo de muestreo, resultando en una representación no equitativa de ciertos grupos. Además, es vulnerable a patrones desconocidos que puedan afectar la selección de la muestra. La efectividad del muestreo sistemático depende de un marco muestral bien organizado; si está desordenado o incompleto, la selección sistemática puede ser inadecuada. En poblaciones heterogéneas, el muestreo sistemático puede no capturar eficazmente la diversidad interna, a diferencia del muestreo estratificado, que puede representar mejor subgrupos específicos.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Tipo de Muestreo: Probabilístico.                                                       Marco Muestral: Empresas de comercio con NIT.                                                                           Conglomerado: Nivel Nacional a empresas que cumplan con el requisito de NIT

# data[].attributes.attachment_link.description
La Encuesta Anual de Comercio - EAC, surgió como respuesta a las necesidades de los usuarios por contar con información oportuna y confiable del sector. La primera Encuesta se realizó en 1994, sirviendo de prueba piloto para los ajustes de diseño. En 1996 se hizo la primera publicación y desde entonces se viene desarrollando en forma continua.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Tipo de Muestreo: Probabilístico                                                        Marco Muestral: 33 Municipios, 13 áreas Metropolitanas.                                                                   Conglomerado: Por estrato. (Se encuestan 10 hogares que su lugar de residencia sea continuo).                                                            Tamaño de la Muestra: 24.090 Hogares                                 

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

# data[].attributes.attachment_link.title
Colombia - Encuesta de Calidad de Vida - ECV 2003

# data[].attributes.attachment_link.description
La Encuesta de Calidad de Vida de 2003 se diseñó y realizó, igual que la encuesta de 1997, siguiendo la metodología implementada por el Banco Mundial conocida como Estudios para la Medición de Niveles de Vida (Living Standard Measurement Studies, LSMS por sus siglas en inglés) y que ha tenido una gr…

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Tipo de Muestreo: probabilístico, estratificado y de conglomerados.                                                      Marco Muestral: Por departamentos, teniendo en cuenta 22.                                                      Conglomerado: por coberturas de suelos.

# data[].attributes.attachment_link.title
Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013 - I - Semestre.

# data[].attributes.attachment_link.description
Dentro de las acciones encaminadas para ofrecer información confiable y oportuna sobre la actividad del sector agropecuario se encuentra la realización, desde el año 1995, de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), cuyo objetivo es estimar el área, la producción y el rendimiento, para una canasta con los principales cultivos del país, así como el inventario de ganado vacuno y otras especies pecuarias.

# data[].attributes.headline
Etapa 1 Muestreo aleatorio por conglomerados

# data[].attributes.subject
Etapa 1 Muestreo aleatorio por conglomerados

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios

# data[].attributes.headline
Etapa 2 Muestreo aleatorio por conglomerados

# data[].attributes.subject
Etapa 2 Muestreo aleatorio por conglomerados

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo

# data[].attributes.headline
Etapa 3 Muestreo aleatorio por conglomerados

# data[].attributes.subject
Etapa 3 Muestreo aleatorio por conglomerados

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados

# data[].attributes.body
Andres Muguira

QuestionPro. (s.f.). Muestreo sistemático: Definición, ejemplos y usos. Recuperado de https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-sistematico/

# data[].attributes.attachment_link.title
Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico.

# data[].attributes.attachment_link.description
El muestreo sistemático es una de las técnicas de muestreo de probabilidad, checa si es la que determinará tu muestra y por resultados.

# data[].attributes.headline
Etapa 4 Muestreo aleatorio por conglomerados

# data[].attributes.subject
Etapa 4 Muestreo aleatorio por conglomerados

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Al dividir la población en conglomerados, el muestreo aleatorio conglomerado puede ser más eficiente logísticamente. En lugar de seleccionar individuos dispersos en toda la población, se pueden seleccionar conglomerados geográficamente cercanos, lo que facilita la recopilación de datos.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Al agrupar la población en conglomerados, se pierde información detallada a nivel individual. Esto puede ser un problema si la variabilidad dentro de los conglomerados es alta.

# data[].attributes.headline
Elige las características para la estratificación

# data[].attributes.subject
Elige las características para la estratificación

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.

# data[].attributes.headline
Realiza la estratificación por múltiples características

# data[].attributes.subject
Realiza la estratificación por múltiples características

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.

# data[].attributes.headline
Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

# data[].attributes.subject
Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.  A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.

# data[].attributes.headline
Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

# data[].attributes.subject
Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Cuenta con mayor capacidad de hacer inferencia y comparaciones dentro de un grupo. / Presenta un mínimo de errores en las muestras del mismo tamaño, por lo que necesita de muestras pequeñas para que exista el mismo margen del error. / Las muestras son más representativas, ya que los elementos de cada estrato o grupo son representados en la muestra. / El investigador puede obtener mayor conocimiento de la población abordada. / Permite aplicar diversos métodos de investigación y procedimientos en los diferentes estratos. / Hace posible el análisis de los patrones dentro del estrato y la notificación separada de los resultados para cada uno de los estratos.

# data[].attributes.custom_properties.e_fKOFAU
Es necesario obtener información sobre la proporción de la población perteneciente a cada estrato. / Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación. / Es un método más costoso, ya que implica tiempo y es complicado en comparación con otros métodos. / Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.